《表3 SVM参数设置:基于长短期记忆网络的电动汽车电池故障诊断》
为了证明本文提出的故障诊断算法的效果,本文采取故障诊断领域常见的模型如支持向量机(support vector machine,SVM)进行电池故障诊断效果对比。SVM的参数设置如表3所示。
图表编号 | XD00162166500 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | |
作者 | 刘宏阳、杨林、李济霖 |
绘制单位 | 上海交通大学机械与动力工程学院、上海交通大学机械与动力工程学院、上海交通大学机械与动力工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
为了证明本文提出的故障诊断算法的效果,本文采取故障诊断领域常见的模型如支持向量机(support vector machine,SVM)进行电池故障诊断效果对比。SVM的参数设置如表3所示。
图表编号 | XD00162166500 严禁用于非法目的 |
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作者 | 刘宏阳、杨林、李济霖 |
绘制单位 | 上海交通大学机械与动力工程学院、上海交通大学机械与动力工程学院、上海交通大学机械与动力工程学院 |
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